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Agent Skill · 研究检索

evaluate(evaluate 搜索)

evaluate 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

evaluate 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为调用外部服务;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 65,084。

总安装 288周安装 12GitHub Stars 2,795下载 96核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
unknown

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:evaluate(evaluate 搜索)
来源仓库:https://github.com/q00/ouroboros
仓库路径:skills/evaluate
安装命令:
npx skills add https://github.com/q00/ouroboros --skill evaluate
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/q00/ouroboros --skill evaluate

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

用于查找、检索和筛选相关信息,支持关键词或任务场景快速定位结果。适合在需要根据来源线索定位候选结果时使用,如研究或开发场景。可结合来源仓库和原始 README 核验具体用法,确保功能匹配需求。安装方式:通过 npx skills add 从指定 GitHub 仓库添加。

安装前建议确认权限范围和是否会触发联网或文件读写操作。

来源仓库内路径:skills/evaluate

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/q00/ouroboros --skill evaluate;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要调用外部服务,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

evaluate 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/q00/ouroboros --skill evaluate。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

evaluate 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

evaluate 需要什么权限?

权限级别是调用外部服务。该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

evaluate 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

evaluate 用的人多吗?

公开数据是累计安装 288 次,近一周安装 12 次,下载 96 次,GitHub 2,795 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

evaluate 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。
  • 来源仓库有 2,795 星,维护活跃度相对可查。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
evaluate

evaluate 搜索 · 本页

2882,795调用外部服务未明确通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

/ouroboros:evaluate

Evaluate an execution session using the three-stage verification pipeline.

Usage

/ouroboros:evaluate <session_id> [artifact]

Trigger keywords: "evaluate this", "3-stage check"

How It Works

The evaluation pipeline runs three progressive stages:

  1. Stage 1: Mechanical Verification ($0 cost)

- Lint checks, build validation, test execution - Static analysis, coverage measurement - Fails fast if mechanical checks don't pass

  1. Stage 2: Semantic Evaluation (Standard tier)

- AC compliance assessment - Goal alignment scoring - Drift measurement - Reasoning explanation

  1. Stage 3: Multi-Model Consensus (Frontier tier, optional)

- Multiple models vote on approval - Only triggered by uncertainty or manual request - Majority ratio determines outcome

Instructions

When the user invokes this skill:

Load MCP Tools (Required first)

The Ouroboros MCP tools are often registered as deferred tools that must be explicitly loaded before use. You MUST perform this step before proceeding.

  1. Use the ToolSearch tool to find and load the evaluate MCP tool: ToolSearch query: "+ouroboros evaluate"
  2. The tool will typically be named mcp__plugin_ouroboros_ouroboros__ouroboros_evaluate (with a plugin prefix). After ToolSearch returns, the tool becomes callable.
  3. If ToolSearch finds the tool → proceed with the MCP-based evaluation below. If not → skip to Fallback section.

IMPORTANT: Do NOT skip this step. Do NOT assume MCP tools are unavailable just because they don't appear in your immediate tool list. They are almost always available as deferred tools that need to be loaded first.

Evaluation Steps

  1. Determine what to evaluate:

- If session_id provided: Use it directly - If no session_id: Check conversation for recent execution session IDs

  1. Gather the artifact to evaluate:

- If user specifies a file: Read it with Read tool - If recent execution output exists in conversation: Use that - Ask user if unclear what to evaluate

  1. Call the ouroboros_evaluate MCP tool: Tool: ouroboros_evaluate Arguments: session_id: <session ID> artifact: <the code/output to evaluate> seed_content: <original seed YAML, if available> acceptance_criterion: <specific AC to check, optional> artifact_type: "code" (or "docs", "config") trigger_consensus: false (true if user requests Stage 3)
  2. Present results clearly:

- Show each stage's pass/fail status - Highlight the final approval decision - If rejected, explain the failure reason - Suggest fixes if evaluation fails - Always end with a 📍 suggestion based on the outcome: - APPROVED: 📍 Done! Your implementation passes all checks. Optional: ooo evolve to iteratively refine - REJECTED at Stage 1 (mechanical, code_changes_detected: true): 📍 Next: Fix the build/test failures above, then ooo evaluate — or ooo ralph for automated fix loop - REJECTED at Stage 1 (mechanical, code_changes_detected: false): 📍 Next: Run ooo run first to produce code, then ooo evaluate - REJECTED at Stage 2 (semantic): 📍 Next: ooo run to re-execute with fixes — or ooo evolve for iterative refinement - REJECTED at Stage 3 (consensus): 📍 Next: ooo interview to re-examine requirements — or ooo unstuck to challenge assumptions

Fallback (No MCP Server)

If the MCP server is not available, use the ouroboros:evaluator agent to perform a prompt-based evaluation:

  1. Delegate to ouroboros:evaluator agent
  2. The agent performs qualitative evaluation based on the seed spec
  3. Results are advisory (no numerical scoring without Python core)

Example

User: /ouroboros:evaluate sess-abc-123

Evaluation Results
============================================================
Final Approval: APPROVED
Highest Stage Completed: 2

Stage 1: Mechanical Verification
  [PASS] lint: No issues found
  [PASS] build: Build successful
  [PASS] test: 12/12 tests passing

Stage 2: Semantic Evaluation
  Score: 0.85
  AC Compliance: YES
  Goal Alignment: 0.90
  Drift Score: 0.08

📍 Done! Your implementation passes all checks. Optional: `ooo evolve` to iteratively refine

平台分布

Codex

35.77%
按下载量换算34

Claude

32.66%
按下载量换算31

Cursor

17.79%
按下载量换算17

Gemini CLI

9.26%
按下载量换算9

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

调用外部服务

该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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